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- Si [a;b] et [c;d] sont des intervalles inclus dans "I" alors P(X [a;b] U [c;d]) = P (X [a;b]) + P(X [c;d]) - Si "a" est un réel appartenant à "I" alors P(X=a) = 0, la probabilité ne peut être non nulle que sur un intervalle. - Une conséquence de la propriété précédente est l'égalité entre les probabilités suivantes, pour tout a et b de l'intrevalle "I" P( a X b) = P( a < X b) = P( a X < b) = P( a < X < b) - Pour tout réel "a" de I, P( X>a) = 1 - P(X —
ATTENTION! Toutes ces formules ne sont vraies que pour les lois à densité, comme tout ce qui se trouve sur cette page. Dans toute la suite du chapitre, on mettra donc indifféremment < ou ≤, et > ou ≥ car on vient de montrer que cela revenait au même. D'autres formules sont également à savoir: tu te souviens que la somme des probabilités d'une loi discrète vaut 1. Ici c'est pareil mais on ne peut pas additionner toutes les valeurs, puisqu'il y en a une infinité! Que fait-on alors? Et bien une intégrale! Par ailleurs, il y a également une formule pour l'espérance, encore avec une intégrale:
où f est évidemment la densité de X
Tu remarqueras que c'est la même formule mais avec un x en plus. Introduction aux lois de probabilité continues ou à densité - Cours, exercices et vidéos maths. Haut de page
Bon c'est bien beau tout ça mais concrètement que va-t-on te demander? Et bien il faut savoir qu'il y a 3 lois particulières à connaître, mais surtout 2 car la troisième est assez peu utilisée dans les exercices de Terminale. Du coup on va commencer par celle-là, en plus c'est la plus simple: c'est la loi uniforme. I - Variable aléatoire continue Une variable aléatoire pouvant prendre toute valeur d'un intervalle I de ℝ est dite continue. 1 - Fonction de densité Soit I un intervalle de ℝ. On appelle fonction de densité de probabilité sur I toute fonction f définie, continue et positive sur I telle que l'intégrale de f sur I soit égale à 1. exemple Soit f la fonction définie pour tout réel t de l'intervalle 0 1, 5 par f t = 64 t 3 27 - 64 t 2 9 + 16 t 3. Vérifions que la fonction f est une fonction de densité de probabilité sur 0 1, 5. Lois de probabilités à densité - Cours AB Carré. La fonction f est dérivable sur 0 1, 5 donc f est continue. Pour tout réel t, 64 t 3 27 - 64 t 2 9 + 16 t 3 = 16 t 4 t 2 - 12 t + 9 27 = 16 t 2 t - 3 2 27 Par conséquent, sur l'intervalle 0 1, 5, la fonction f est positive. Une primitive de la fonction f est la fonction F définie sur sur 0 1, 5 par F t = 16 t 4 27 - 64 t 3 27 + 8 t 2 3 d'où ∫ 0 1, 5 f t d t = F 1, 5 - F 0 = 1 Ainsi, f est une fonction de densité de probabilité sur 0 1, 5. En effet, le complémentaire de {X ≥ t} est {X < t} d'après ce que l'on a dit précédemment. Ainsi, P(X ≥ t) = 1 – P(X < t) ou 1 – P(X ≤ t) comme on l'a vu précédemment. P(X ≥ t) = 1 – P(X ≤ t) = 1 – (1 – e -λ t) = e -λ t
On a donc P(X ≥ t) = e -λ t
Mais de toute façon tu auras à le redemontrer à chaque fois, donc apprend la méthode et les calculs et non le résultat
Par ailleurs, la loi exponentielle est une loi dite « sans vieillissement ». Cours loi de probabilité à densité terminale s maths. Pour une machine à laver par exemple, la probabilité qu'elle tombe en panne dans 2 ans ne dépend pas de son âge: qu'elle ait 1 an ou 20 ans, elle aura la même probabilité de tomber en panne dans 2 ans (enfin on suppose ça pour l'exemple, en vrai cest un peu différent). C'est une des applications les plus courantes de la loi exponentielle. Cela se traduit mathématiquement de la façon suivante:
(c'est une probabilité conditionnelle)
Autrement dit, la probabilité que X soit supérieur à t+h sachant qu'il est déjà supérieur à t, c'est la probabilité qu'ils soit plus grand que h. Suivez Nicolas KRITTER sur google + ( cours inspiré de celui fait par le professeur de la classe) Exemple: P (X ≥ 5) (X ≥ 20) = P(X ≥ 15): la probabilité que X soit supérieur à 20 sachant qu'il est déjà supérieur à 5, c'est la probabilité qu'ils soit plus grand que 15. Pour une machine à laver par exemple, qu'elle ait 5 ans ou qu'elle soit neuve, elle aura la même probabilité de tomber en panne d'ici 15 ans (si on suppose que sa durée de vie suit une loi exponentielle). Probabilité à densité|cours de maths terminale. On demande assez souvent de démontrer ce résultat, voici donc la démonstration (à savoir refaire du coup!! ):
(on applique la formule de la probabilité conditionnelle)
Or X ≥ t ∩ X ≥ t+h = X ≥ t+h (car [t;+∞[ ∩ [t+h;+∞[ = [t+h;+∞[) donc
d'après la formule vue un peu plus haut
Et voilà! A savoir refaire évidemment…
Avec ces exercices sur la loi exponentielle, ça ne devrait pas te poser de problèmes^^
Surtout que ce sont des exercices d'annales de bac!! La loi normale est un peu plus compliquée que les précédentes, ce pourquoi on va très souvent se ramener à ce que l'on appelle une loi normale centrée réduite. Qu'est-ce-que c'est que ce charabia? Concrètement, la densité (le f) d'une loi centrée réduite ressemble à cela:
Oui et alors? Et bien on va voir quelque chose d'intéressant: on a dit que
Autrement dit c'est l'aire sous la courbe de f de t à +l'infini, car une intégrale est une aire (voir chapitre sur les intégrales). Graphiquement:
Mais si on fait P(X < -t), on obtient:
Graphiquement:
Et comme on a dit que la loi était symétrique par rapport à l'axe des ordonnées:
Pour une loi normale centrée réduite
Et pour calculer P(-t < X < t)? Et bien cela correspond à l'aire entre -t et t. Or on a dit que
ce qui signifie que l'aire sous toute la courbe vaut 1. Donc d'après ce schéma:
Et l'aire rouge? Et bien c'est P(X < -t) + P(X > t). Cours loi de probabilité à densité terminale s web. Or on a vu que ces deux probabilités étaient égales, donc:
Aire rouge = 2 P(X < -t) ou 2 P(X > t). D'où:
Cette formule n'est pas nécessairement à savoir par coeur mais il faut savoir la retrouver et surtout savoir faire le même type de raisonnement par rapport au fait que la densité d'une loi centrée réduite est symétrique par rapport à l'axe des ordonnées.Cours Loi De Probabilité À Densité Terminale S Uk
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